• 제목, 요약, 키워드: Association rules

검색결과 1,161건 처리시간 0.054초

Exploration of Association Rules for Social Survey Data

  • Park, Hee-Chang;Cho, Kwang-Hyun
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • /
    • pp.18-24
    • /
    • 2005
  • The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. We analyze Gyeongnam social indicator survey data by 2003 using association rule technique for environment information. Association rules are useful for determining correlations between attributes of a relation and have applications in marketing, financial and retail sectors. We can use association rule outputs in environmental preservation and environmental improvement.

  • PDF

문항 응답 데이터에서 문항간 연관규칙의 질적 향상을 위한 도구 개발 (A Measure for Improvement in Quality of Association Rules in the Item Response Dataset)

  • 곽은영;김현철
    • 컴퓨터교육학회논문지
    • /
    • v.10 no.3
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2007
  • 본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.

  • PDF

Encoding of XML Elements for Mining Association Rules

  • Hu Gongzhu;Liu Yan;Huang Qiong
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
    • /
    • v.14 no.3
    • /
    • pp.37-47
    • /
    • 2005
  • Mining of association rules is to find associations among data items that appear together in some transactions or business activities. As of today, algorithms for association rule mining, as well as for other data mining tasks, are mostly applied to relational databases. As XML being adopted as the universal format for data storage and exchange, mining associations from XML data becomes an area of attention for researchers and developers. The challenge is that the semi-structured data format in XML is not directly suitable for traditional data mining algorithms and tools. In this paper we present an encoding method to encode XML tree-nodes. This method is used to store the XML data in Value Table and Transaction Table that can be easily accessed via indexing. The hierarchical relationship in the original XML tree structure is embedded in the encoding. We applied this method to association rules mining of XML data that may have missing data.

  • PDF

데이터 마이닝과 퍼지인식도 기반의 인과관계 지식베이스 구축에 관한 연구 (A Study on the Development of Causal Knowledge Base Based on Data Mining and Fuzzy Cognitive Map)

  • Kim, Jin-Sung
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • /
    • pp.247-250
    • /
    • 2003
  • Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.

  • PDF

A Critical Look at the Prague Rules: Rules on the Efficient Conduct of Proceedings in International Arbitration

  • Jun, Jung Won
    • 한국중재학회지:중재연구
    • /
    • v.29 no.3
    • /
    • pp.53-74
    • /
    • 2019
  • Due to the increasingly popular dissatisfaction regarding the inefficiency of arbitral proceedings, the Rules on the Efficient Conduct of Proceedings in International Arbitration, also known as the Prague Rules, was launched in December 2018, with the purpose of increasing the efficiency of arbitral proceedings by encouraging arbitral tribunals to take a more proactive role in conducting their procedures. In this article, the provisions of the Prague Rules are examined, in light of those of the IBA Rules on the Taking of Evidence in International Arbitration, in order to determine the efficacy of the Prague Rules on enhancing the efficiency in arbitral proceedings. The author concludes that more specific and detailed provisions, with respect to what the Rules means by such a "proactive arbitral tribunal," should have been explicitly included in light of the Rules' repeated emphasis on such. Also, the prospective outlook on the Prague Rules is not entirely clear as the text does not appear to fill in the gaps in other widely utilized arbitration rules or to supplement them in a satisfying way. However, given that only a short amount of time has passed since the launch late last year, only time will reveal how effective the Prague Rules will be in increasing the efficiency of arbitral proceedings, in accordance with its intended effect.

공간 연관규칙을 이용한 대형할인점의 입지 분석 (Analyzing the Location Decision of the Large-Scale Discount Store Using the Spatial Association Rules Mining)

  • 이용익;홍성언;김정엽;박수홍
    • 대한지리학회지
    • /
    • v.41 no.3
    • /
    • pp.319-330
    • /
    • 2006
  • 본 연구의 목적은 1990년대부터 급속히 증가한 대형할인점에 대하여 입지영향인자를 추출하여 의사결정에 객관성을 확보하고 대량의 데이터베이스를 이용하여 숨겨진 유용한 정보를 입지 선정에 활용하는 것이다. 이를 위해 대형할인점이 입점하는데 미치는 인구학적 변수, 경제학적 변수 그리고 주변환경적 변수에 대한 다양한 인자를 통계자료를 수집하고 연구대상 지역의 공간 자료를 구축하여 공간 연관성 분석을 실시하여 공간 연관규칙을 추출하였다. 결과의 검증을 위해 추출된 규칙과 대형할인점의 매출액을 이용한 적용성 여부를 상호 비교하였다. 검증 결과 추출된 공간 연관규칙이 해당 대형할인점에 많이 부합할수록 매출액도 많은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 공간 연관규칙을 활용하여 객관적이고 매출에 이익을 주는 대형할인점의 최적입지 선정을 기대할 수 있다.

시간 가중치를 고려한 연관규칙 (Discovering Time Weighted Association Rules)

  • 손승현;김재련
    • 산업경영시스템학회지
    • /
    • v.23 no.61
    • /
    • pp.51-58
    • /
    • 2000
  • Discovery of association rules has been used useful in many fields, especially in the fields of the inventory display, catalog design and cross selling. In previous works, all transactions In the database are treated uniformly. In this paper, we present a method for partitioning transactions in the database using time weights. Transactions are assigned different weights as time goes on. Examples show that these method provides purchasing patterns in the database as well as finding association rules.

  • PDF

한시적 연관규칙을 위한 데이타 주도 탐사 기법 (Data-Driven Exploration for Transient Association Rules)

  • 조일래;김종덕;이도헌
    • 한국정보처리학회논문지
    • /
    • v.4 no.4
    • /
    • pp.895-907
    • /
    • 1997
  • 연관규칙(asscociation rule) 탐사(mining)는 대용량 데이타베이스로부터 사건간의 동시 발생 경향을 발견하는 작업이다. 기존의 연관규칙은 전체 트랜잭션에 대하여 성립하는 사건 간의 연관 관계만을 고려하고 있다. 그러나 어떤 연관규칙은 비록 전체 시간구간에 대해서는 신뢰도가 그리 높지 않더라도 특징 기간에서 특별히 강한 신뢰도로 성립할 수 있고, 이러한 정보를 알 수 있다면 의사 결정에 매우 유용하리라고 생각한다. 본 논문 에서는 임의의 부분 시간구간에서 특별히 높은 신뢰도를 갖는 연관성을 한시적 연관규칙(transient assosiation rule)이라 정의하고, 대용량의 데이타베이스로부터 한시적 연관규칙이 성립하는 시간구간을 탐사하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불필요한 구간 검색을 배제할 수 있는 데이타 주도(data-driven) 검색 기법을 제시하고, 한 번의 데이타베이스 스캐닝(scaning)으로 다음 단계의 검색에 필요한 정보를 획득하여 주기억장치 상에 관리할 수 있도록 하는 효과적인 자료구조를 설계한다. 아울러 실험을 통해, 제안 알고리즘이 현장에 적용할 만한 시간 비용으로 수행됨을 보인다.

  • PDF

아이템 사용시간을 고려한 Apriori알고리즘 (A Time-based Apriori Algorithm)

  • 강형창;양근탁;김철수;이윤정;이봉규
    • 전기학회논문지
    • /
    • v.59 no.7
    • /
    • pp.1327-1331
    • /
    • 2010
  • Association rules are very useful and interesting patterns for discovering preferences of each person in digital-content services. The Apriori algorithm is an influential algorithm for mining frequent itemsets for association rules. However, since this algorithm does not take into account reference times of each content as an important support factor, it cannot be used to extract associations among time-based data. This paper proposes an augmented Apriori algorithm discovers association rules using both frequencies and usage times of each item.

상대 지지도를 이용한 의미 있는 희소 항목에 대한 연관 규칙 탐사 기법 (Mining Association Rules on Significant Rare Data using Relative Support)

  • 하단심;황부현
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • v.28 no.4
    • /
    • pp.577-586
    • /
    • 2001
  • 최근의 데이타베이스 연구 분야에서는 대규모의 데이타베이스에 저장된 데이타를 분석하여 데이타베이스에 존재하지만 쉽게 드러나지 않는 암시적인 지식을 탐사하는 기술인 데이타마이닝이 각광받 고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타 마이닝의 기법 중의 하나인 연관 규칙 탐사 기법온 연구하며 비록 데이타베이스에서 희소하게 나타나는 데이타이지만 임의의 데이타와 높온 비율로 동시에 나타나는 의미 있는 희소 데이타를 고려한 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 또한 이러한 희소 항목의 탐사에 대하여 기 존의 연판 규칙 탐사 알고리즘과 제안한 알고리즘의 성능을 비교하여 평가한다.

  • PDF